Trabalhadores na fabricação de automóveis, pilotos de companhias aéreas de longa distância, trabalhadores do carvão, assistentes de loja - muitos funcionários são forçados a enfrentar o difícil e às vezes angustiante desafio de encontrar uma nova ocupação rapidamente devido às mudanças tecnológicas e econômicas, ou crises como a pandemia COVID-19.

Para tornar o processo de transição de trabalho mais fácil, e aumentar as chances de sucesso, pesquisadores da University of Technology Sydney (UTS) e UNSW Sydney desenvolveram um método baseado em aprendizado de máquina que pode identificar e recomendar trabalhos com conjuntos de habilidades subjacentes semelhantes à ocupação atual de alguém.

O sistema também pode responder em tempo real às mudanças na demanda de trabalho e fornecer recomendações das habilidades precisas necessárias para a transição para uma nova ocupação.

Desenvolvido pelo Dr. Nikolas Dawson e Dr. Marian-Andrei Rizoiu do UTS Data Science Institute e pela Professora Mary-Anne Williams, a cadeira Michael J Crouch em inovação na UNSW Business School, o sistema é baseado nas descobertas de seu novo estudo, Recomendações baseadas em habilidades para caminhos de transição de trabalho, publicado em jornal internacional PLOS ONE .

Quais são os benefícios de usar IA para encontrar um emprego?

Dr. Dawson diz que embora a mudança no local de trabalho seja inevitável, se pudermos tornar o processo de transição de trabalho mais fácil e eficiente, há benefícios significativos de produtividade e equidade não apenas para os indivíduos, mas também para empresas e governo.

"Pode ser uma proposta assustadora mudar para uma nova carreira, particularmente para aqueles que estão no mesmo emprego há muito tempo. Transições bem-sucedidas geralmente envolvem trabalhadores aproveitando suas habilidades existentes, e adquirir novas habilidades, para atender as demandas da nova ocupação, " ele disse.

O professor Williams diz que o novo sistema de recomendação pode ajudar a reduzir o estresse inevitável durante os períodos de perda de emprego, reduzindo os custos das transições de emprego e fornecendo recomendações baseadas em evidências que atendem melhor às necessidades dos indivíduos com conjuntos de habilidades específicas que muitas vezes transcendem sua ocupação.

"Ao focar em conjuntos de habilidades, ao invés de ocupações, esta nova abordagem ajuda os trabalhadores, organizações e negócios, como serviços de consultoria de reciclagem, descobrem as novas habilidades que uma pessoa precisa adquirir para obter um novo emprego em demanda e avaliam o investimento em treinamento associado necessário, " ela disse.

"Além disso, as organizações podem usar nossa medida de similaridade de habilidades para projetar ocupações completamente novas ou híbridas que aumentam a probabilidade de encontrar pessoas com o conjunto de habilidades necessário.

"No atual mercado de trabalho em rápida mudança, a necessidade de melhorar continuamente as habilidades é um desafio para indivíduos e organizações. Nosso sistema de recomendação pode ajudar os indivíduos a abraçar a mudança projetando de forma proativa sua jornada de aprendizagem ao longo da vida e reagir a novas oportunidades de trabalho mais empolgantes à medida que surgem, determinando a próxima melhor habilidade a adquirir. "

O Dr. Rizoiu acrescentou:"Se pudermos avançar para a contratação baseada em habilidades, em vez de definir uma ocupação por seu cargo, então podemos ajudar as pessoas a identificar as habilidades específicas que possuem, ou precisa desenvolver, a fim de encontrar um trabalho produtivo e significativo. "

Como foi criado o método de busca de empregos?

Os pesquisadores usaram dados valiosos da Burning Glass Technologies, uma empresa de software de análise que fornece informações em tempo real sobre empregos e tendências do mercado de trabalho, para examinar e analisar os conjuntos de habilidades subjacentes de mais de 8 milhões de empregos anunciados na Austrália entre 2012 e 2020.

Em seguida, eles compararam as previsões de transição de emprego com dados da Casa, Pesquisa de dinâmica de renda e trabalho na Austrália (HILDA), que rastreia os participantes ao longo de suas vidas, para validar essas previsões com quase 3.000 exemplos da vida real.

O sistema de recomendação de tarefas previu com precisão as probabilidades de transição de tarefas e também foi capaz de mostrar se é mais fácil mover em uma direção do que em outra.

Os métodos desenvolvidos no estudo podem ser aproveitados por educadores, governo e negócios, potencialmente com dados do Australian Bureau of Statistics, para apoiar indústrias e setores passando por mudanças significativas para trabalhadores de transição em escala.

Como parte do estudo, os pesquisadores também construíram um indicador de alerta precoce de tecnologias emergentes (como inteligência artificial) que têm o potencial de perturbar os mercados de trabalho. Essas informações podem permitir que os formuladores de políticas e as empresas se preparem melhor para futuras mudanças estruturais.

Dr. Dawson empreendeu o estudo como parte de seu doutorado. em economia computacional na UTS com o professor Williams e o Dr. Rizoiu. Ele agora trabalha como cientista de dados sênior na FutureFit AI, uma empresa que faz parceria com a indústria e o governo para fornecer uma ferramenta movida a IA para ajudar os trabalhadores a navegar nas transições de carreira.

"Se você olhar para trás na história, quase nunca é o caso de haver menos empregos devido à automação, mas, em vez disso, novos empregos são criados ao mesmo tempo que os antigos desaparecem. Portanto, é fundamental que as pessoas tenham a capacidade de desenvolver as habilidades necessárias e fazer uma transição suave para esses novos empregos, "Dr. Dawson disse.

"A capacidade de realizar micro-credenciais em áreas de habilidade específicas, personalizado para o indivíduo, provavelmente será uma parte fundamental deste futuro. "